Прогнозирование долга является неотъемлемой частью управления бизнесом. Любой бизнес, который обрабатывает дебиторскую задолженность, обрабатывает убытки. Простые прогнозы могут лучше подготовить вас, рассчитав вероятные долги, которые не будут получены.
Получить кредитные или рисковые оценки всех значимых потребительских счетов. Сертифицированные предприятия будут иметь доступ к кредитным бюро, что позволит использовать баллы FICO. Кредитные баллы могут быть получены через основные кредитные агентства, такие как TransUnion, Experian и Equifax, при условии одобрения членства, к которым можно получить доступ через их веб-сайты.
Назначьте оценки рисков каждому клиенту в базе данных или электронной таблице. Сортировка списка от высоких до низких баллов.
Разделите список на четыре категории. Для квадранта с наихудшими (самыми низкими) баллами обозначьте группу как «высокий риск». Впоследствии четыре группы должны быть названы «высокий риск», «средний высокий риск», «средний низкий риск» и «низкий риск» в порядке убывания от самого низкого до самого высокого балла.
Разделите процент безнадежных долгов на общую сумму дебиторской задолженности за данные за предыдущие годы, если она была доступна в предыдущих записях компании. Если у вас нет предыдущих данных, просто оцените каждую из четырех категорий. Чем больше доступных данных, тем выше вероятность точности прогноза. Найдя среднее значение по компании, вы можете скорректировать ожидаемый процент безнадежных долгов в сторону увеличения для категорий более высокого риска и понижения для более низкого риска. Первый год может потребовать приблизительных оценок, но сохраните эти данные для накопления более точных прогнозов в будущем. В будущем у вас будут эмпирические оценки безнадежных долгов для каждой категории риска.
Умножьте процент ожидаемых (или прошлых) безнадежных долгов для каждой категории на сумму текущей дебиторской задолженности для этой категории. Общая сумма для каждой группы - это сумма ожидаемых безнадежных долгов по текущим счетам.
подсказки
-
Большие размеры выборки предыдущих данных усилит прогноз.
Предупреждение
Прогнозы не всегда точны. Используйте агрессивные оценки безнадежных долгов, чтобы быть консервативными.
